人工智能在铁路中的应用及展望

李婷婷

（河北省石家庄铁道大学，河北 石家庄 050043）

伴随着高新技术逐步发展，智能交通、智慧农业以及智慧医疗等行业应用逐渐发展。铁路行业作为运输体系的重要组成部分，也有很多可以改进的方面；我国在智能铁路领域，目前位于世界领先水平。相关应用实例有，智能京张铁路、京雄铁路等，逐步引入智能铁路建设新阶段。目前国外在智能铁路建设方面，主要划分为欧、美、日为三大阵营，这三大阵营在智能铁路建设领域也有一定建树。

一、智能铁路发展现状

伴随着人工智能、大数据等相关技术发展，世界各国的铁路运输都逐渐依托高新技术基础，逐步提高铁路运输的服务质量，基于生态环保的概念，一定程度上还可有效的节约资源。

2013年，俄罗斯发布了《2016—2020年全面创新发展计划》，目的是有效规范铁路系统的内部管理，进一步增加铁路系统市场占有额，实现俄罗斯铁路健康可持续发展。在规划中，明确了铁路在数字化时代下的发展目标及任务，其规定范围包括运输管理、列车车辆以及基础设施的健康监测、列车控制等内容。在2015年，法国推出了数字化建设法铁项目，主要是通过连通列车——路网——站房这三大区域的网络，加强互联网的工业应用建设，从而实现铁路相关企业对生产效率、工作质量等追求，又能够更好地满足旅客的服务要求，提升对准点率、舒适性等。继法国之后，英国又规划出数字时代下的铁路发展规划蓝图，其主要突出了当前英铁面临的挑战及其应对措施，其中包括：第一，倡导蓝牙及生物识别技术，以淘汰创新传统售票技术；第二，研发生产新型列车座椅，从而增加列车载客量；第三，设计制造智能列车，提高列车的发车及使用频率，提升经济效益。

在中国，将铁道部进行部门改革，成立了铁路总公司，在建设智能铁路的过程中，大数据、人工智能等技术得到进一步应用，逐步制定了清晰的智能铁路发展战略。

二、人工智能技术在智能铁路中的实例分析

（一）在高铁安检系统中的应用

在铁路安检过程中，传统的安检方式是工作人员通过X光安检机进行看图识别，这样带来的缺点是岗前培训周期长，工作人员容易产生作业疲劳，造成误检、漏检等工作失误。为了解决这一弊端，我们可以应用人工智能技术，采集其他安检领域的安检图像与数据，结合当前流行的人工智能算法，能够实现自动化识别，从而极大程度上提高了铁路安检的物品正确识别率，降低了工作人员的工作强度、降低工作误差发生率。

在铁路安检领域中，长春西高铁站目前已经采用了人工智能X光安检设备，通过利用图像处理和云端计算技术，研发出了高铁站智能检测系统。其中，关于智能检测的详细步骤，对图像进行特征点检测及匹配，精选新拍图像，通过两次图像的空间转换矩阵，在进行一系列图像处理，例如剪裁、图相差、图像去噪等步骤，实现人工智能异物检测。

目前，该人工智能X光安检机可进行200 ~ 1000亿次/秒的图形运算，实现自动识别安检物品，即使是拆分寄运的枪支零件，也可被检测出。该系统目前可支持识别多种刀具、枪支、瓶装液体等。

（二）在铁路车辆节能中的应用

为了进一步建设生态友好的地球，国内外各行业均不断寻求节能方案，铁路行业也不例外。在有关统计数据中，车辆运行消耗的电量是铁路整个系统的主要耗电部分，可高达60%～80%，因此实现车辆节能是问题源头。目前，日立公司采用SiC成分制造出的主变流器，可极大程度上降低整个铁路主回路系统的能源消耗。伴随着信息和通信技术（简称：ICT）发展，铁路行业通过采集传感器信息，优化车辆运营、车辆传统方案；在进一步利用人工智能深度学习，可实现高效处理大量数据信息，将采集的传感器信息进行分析，基于大量的样本进行训练，即可找出降低能源消耗的最佳解决方案。

（三）在轨道清洁中的应用

各行各业都出现了生产自动化需求，因此针对轨道清洁方面的自动化需求，研发出了一系列轨道自动清洁机器人。例如，西南交大研发出槽型结构的轨道清洁机器人，采取吸扫结合式的轨道清洁方案，利用导向轮，可较好地清洁钢轨这一特殊的槽型结构，使得清洁车具有曲线行径能力。为了实现清洁车多用途，长春理工大学研发出一种陆轨两用清洁车，使得轨道清洁自动化又向前迈进一步。

三、展望及结论

当今，人工智能技术在我国铁路领域的应用仍然不够成熟，还有待进一步发展，我们仍然面临在许多问题,这需要在发展高科技技术时,更应该注重高科技技术的行业应用推广。相信智慧铁路建设将会日渐完善，智慧铁路的发展日渐成熟。